自回歸協整移動平均模型在excel中怎麼用

1樓：匿名使用者

原因：只有同階單整，變數之間才有共同的增長趨勢，才能同漲同落。時間序列的協整檢驗：先做回歸，後做協整檢驗。

時間序列是指將某種現象某乙個統計指標在不同時間上的各個數值，按時間先後順序排列而形成的序列。

時間序列法是一種定量**方法，亦稱簡單外延方法，在統計學中作為一種常用的**手段被廣泛應用。時間序列分析在第二次世界大戰前應用於經濟**。二次大戰中和戰後，在軍事科學、空間科學、氣象預報和工業自動化等部門的應用更加廣泛。

時間序列分析(time series analysis)是一種動態資料處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機資料序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題。時間序列構成要素是：

現象所屬的時間，反映現象發展水平的指標數值。

2樓：匿名使用者

協整和ols是兩回事，協整了但是要做ols的話還是需要以前的經典檢驗

為什麼老師說原序列不平穩才可以做ols回歸

對於時間序列模型需要做哪些檢驗

3樓：哎喲

作圖、擬合。

根據動態資料作相關圖，進行相關分析，求自相關函式。相關圖能顯示出變化的趨勢和週期，並能發現跳點和拐點。如果跳點是正確的觀測值,在建模時應考慮進去,如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。

辨識合適的隨機模型，進行曲線擬合，用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測資料。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用arima模型及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合-arima模型等來進行擬合。

如何驗證一時間序列是服從隨機遊走的？

4樓：七七系列

麻煩先看看基本的統計學再問這種問題吧...